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基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究  
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【英文篇名】 Study on Humidity Measurement System Based on Neural Network and Genetic Algorithm
【下载频次】 ★★☆
【作者】 杭潇; 闫玉磊; 张铎; 王雅琴;
【英文作者】 HANG Xiao; YAN Yu-lei; ZHANG Duo; College of Information Science and Engineering; Shandong Agricultural University;
【作者单位】 山东农业大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 安徽农业科学 , Journal of Anhui Agricultural Sciences, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 湿度测量; B-P神经网络; 遗传算法;
【英文关键词】 Humidity measurement; B-P neural network; Genetic algorithm;
【摘要】 在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。
【英文摘要】 On the basis of studying the principle of humidity measurement and control,a humidity measurement system based on neural network and genetic algorithm was designed. In this system,DHT11 humidity sensor was used,and the humidity measurement method was optimized by using an improved neural network and genetic algorithm. The test results showed that the humidity could be controlled in the accuracy of 1. 6 × 10-2 by using this system,which enhanced the humidity measurement accuracy greatly. Moreover,the humidit...
【基金】 国家新农村建设测绘保障服务示范项目
【更新日期】 2018-02-14
【分类号】 TP18;TP212.9
【正文快照】 水汽是室内空气质量的一个重要参数,湿度测量是空气检测的重要组成部分。现有的湿度测量技术有干湿球测量法、露点湿度测量法和数字湿度计等。干湿球法用干湿球方程换算出湿度值,而干湿球的测量精度与风速有很大的关系[1]。露点湿度测量[2]价格比较昂贵,且需要有经验的人操作及

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